ドワンゴで開催された記号創発システムシンポジウム に行ってきた。 ニコ生はこちら新鋭「人工知能×ロボティクス」プロジェクトによるシンポジウム 以下はメモ。でも途中でPCのバッテリーが切れてしまったので、午前中の分しか無い。
記号創発システム論調査研究会設置にあたって
谷口忠大先生（立命館大学）
谷口先生による記号創発システムの重要性についての説明
記号接地問題
そもそも記号とは
- 記号の恣意性
- 真なる記号系が存在しているとか呈している
- 与えられた記号系からそれに設置しようとするからだめ
何が問題だったか
- 記号とは何か
- セミオーシス[Peirce]
- 言語における記号も、サイン、解釈項、対象、これらがダイナミックに変わる
じゃあどこから始めるべきか
- 主体のセンサー、身体
- 環世界 エルンスト＊マッハ 「感覚の分析」
記号創発システム論
- 記号が生まれる
- 記号を使って社会と関わる
CREST「記号創発ロボティクスによる人間機械コラボレーション基盤創成」
長井隆行先生（電気通信大学）
プロジェクト概要
全体像
- 概念、信念、応用
目指す世界
- 人とロボットの調和的, etc
２つのアプローチ
- DN, ベイズ
- 従来のアプローチ
- 入力に対するラベルを人手でやる -> 認識
- 新たなアプローチ
- 教師なし学習
[研究内容紹介1（概念班1）]
尾形哲也先生（早稲田大学）
背景
- DNNをロボットに応用する、ロボティクスへの応用はこれから
- パターンを認識されても困る
- 感覚と運動によってどう変わるかという概念獲得をしてほしい
- マルチモーダル学習
- 画像、音声、全部を生データとしてDNNに入力する
- 時間方向に引き伸ばして2000次元
- 記号と外界の結合
- 多義性を持った入力
- ちゃんと汎化してくれる
まとめ
- パターンの有限数の符号への対応付け
- 概念: パターンを生成した機構を推定し、予測、生成すること
[研究内容紹介1（概念班2）]
谷口忠大先生(立命館大学)
記号接地
- 家族しかわからないキーワード：お父さんの部屋
- ロボットのセンサ、モータ系と環境との相互作用の結果得られる高次元特徴量の性質を事前にしることは難しい
- 何がグローバルな「常識」で何がローカルな「知識か」判別困難
MLDAとNPYLMを用いた物体概念と言語モデルの相互学習
- 語彙学習による物体カテゴリ形成、音声認識の高精度化
- 文節区切りと同時に物体概念を学習
- 場所概念と言語モデルの相互推定によるロボットの場所に関する語彙獲得
- 位置情報と語彙情報を統合することで精度向上
- 階層ディリクレ過程隠れ言語モデルに基づくノンパラ面トリックベイズ二重文節解析
- 言語モデルを知っているので文節解析できる
- 音素からだけではなかなか精度が上がらないことが知られている
実環境での教師データ収拾の非効率性
じゃあクラウドだ
クラウドロボティクス
- 階層ベイズと組み合わせやすいのでは？
招待講演「記号創発ロボティクスに関する期待」
安西祐一郎 先生 (独立行政法人日本学術振興会理事長)
どうやって人間が自動機械の制御を学習するのか
- 経緯
- 1984 年後半
- BP を実用する問題に関する書籍が甘利先生から出てブームになった
- ベンチマークとして簡潔な問題を設定したほうがいいのではないか
- 問題と現実が乖離しすぎるんでないか
- 蓄積をして良い成果を出してほしい
- 「意味」、「理解」の意味をしっかり把握したほうがいいのでは
- 応用
- 実現可能であるのはプラクティカルに実現可能なのか
- 言語 とは
- 何のことか、全部を言っているなら大変なこと
- -> (言語，やりたいのは全部ですね．全部やらないとどうにもならん．)(谷口先生Twitterより)
- 問題を明確にしようという話
船をゴールに向かって制御する問題
- すぐに操舵に反応しない。何分もかかって操舵する。習熟が必要。
まとめ
がんばってね、というお話